View a markdown version of this page

Bagaimana Topik bekerja - Amazon Quick

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Bagaimana Topik bekerja

Topik dalam Quick Sight terdiri dari empat lapisan:

  1. Sumber data. Kumpulan data Anda yang dinormalisasi terhubung ke Quick Sight dari sumber yang didukung. Topik mendukung SPICE kumpulan data dan kumpulan data Kueri Langsung terhadap Amazon Redshift, Athena, Amazon S3 Tables,, dan. Snowflake Databricks Anda tidak dapat menggabungkan SPICE dan mengarahkan kumpulan data Kueri dalam satu Topik.

  2. Pengayaan dataset. Setiap dataset diperkaya secara independen dengan metadata semantik yang meningkatkan akurasi kueri bahasa alami. Pengayaan mencakup deskripsi kolom, sinonim, tipe semantik, bidang yang dihitung, dan pengecualian bidang. Anda dapat memperkaya kumpulan data langsung di Quick Sight atau membawa metadata menggunakan katalog dari AWS Glue (AWS Glue Data Catalog) dan Databricks Unity Catalog.

  3. Multi-dataset Topik. Topik berfungsi sebagai wadah terpadu yang menyatukan kumpulan data. Ini memegang:

    • Kumpulan data (hingga 12). Setiap dataset mempertahankan pengayaannya sendiri dan terhubung ke sumber datanya sendiri.

    • Hubungan. Kunci gabungan yang ditentukan antara pasangan dataset memberi tahu Quick Sight bagaimana tabel berhubungan. Anda mengunggah file JSON yang memetakan kolom antara kumpulan data.

    • Instruksi khusus. Aturan bahasa alami yang persisten yang memandu AI dalam menafsirkan terminologi khusus domain. Ini menangani disambiguasi, logika tanggal khusus, dan definisi bisnis.

    • Izin. Pemilik dapat memodifikasi Topik. Pemirsa dapat mengajukan pertanyaan dan menggunakan Topik dalam analisis tetapi tidak dapat mengubah konfigurasinya.

  4. Konsumsi. Pengguna bisnis berinteraksi dengan Topik melalui beberapa permukaan:

    • Mengobrol. Pengguna mengajukan pertanyaan bahasa alami di antarmuka obrolan Cepat Amazon. Agen LLM-powered obrolan mengurai pertanyaan, mengidentifikasi kolom yang relevan di seluruh kumpulan data, membangun SQL dengan gabungan yang sesuai berdasarkan hubungan yang Anda tentukan, dan mengembalikan jawaban terpadu.

    • Lembar analisis. Penulis membuat visual menggunakan bidang dari beberapa kumpulan data dalam Topik. Quick Sight melakukan runtime internal join secara otomatis ketika bidang referensi visual dari lebih dari satu dataset.

Row-level keamanan (RLS) diberlakukan pada tingkat dataset selama runtime join. Pengguna hanya melihat data yang diizinkan untuk diakses, bahkan ketika kueri mencakup beberapa kumpulan data.